单只标的的日线在免费额度内即可试算；批量/全市场需 Starter 及以上，详见 [AlphaFeed 定价页](https://alphafeed.org/pricing)。

如何用 Python 计算威廉指标 WR（%R）？（超买超卖判断，不用 TA-Lib）

Q: 为什么我算出来是正值 0~100？

你少了负号。经典 Williams %R 用 `(Hn−C)/(Hn−Ln)×(−100)`，区间是 −100~0；有些平台画成 0~100（把符号翻过来），只要自己口径一致即可，但要对照时注意方向。

Q: WR 和 KDJ 用哪个？

WR 是 KDJ 里 RSV 的变体，更灵敏、更早给信号但噪声更多；KDJ 经过两次平滑更稳。想要早信号用 WR，想要稳一点用 KDJ，或两者互相印证。

Q: WR 超卖能直接买吗？

不能。它在下跌趋势会长期超卖。需结合趋势过滤（均线、ADX）与止损，别单指标抄底。

分析与指标 · 代码验证于 2026-09-16

如何用 Python 计算威廉指标 WR（%R）？（超买超卖判断，不用 TA-Lib）

一句话回答： 威廉指标 WR（Williams %R）衡量收盘价在近 N 日最高–最低区间中的相对位置，公式是 %R = (Hn − 收盘) / (Hn − Ln) × (−100)，取值 −100~0。用 AlphaFeed 取复权日线，几行就能算出 WR，并用 −20/−80 判断超买/超卖——不依赖 TA-Lib。

为什么会有这个问题 / 传统做法的痛点

WR 是经典的超买超卖摆动指标，和 KDJ 的 RSV 很像，但自己算常困惑：

正负号：经典 WR 是负值区间（−100~0），很多人算成正值搞混超买超卖方向；
超买在上还是在下：WR 越接近 0 越超买、越接近 −100 越超卖，与直觉相反；
复权：不用前复权，除权跳空会让最高/最低失真。

数据用 AlphaFeed 复权日线，公式照经典口径写即可。

分步骤解决（每步配可运行代码）

第 1 步：取复权日线

from alphafeed import AlphaFeed

af = AlphaFeed(api_key="your-api-key")  # 或 export ALPHAFEED_API_KEY 后 AlphaFeed()

df = af.klines.get("600519.SH", period="1d", count=120,
                   adjust="forward", to_dataframe=True)
df = df.sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)

第 2 步：计算 Williams %R

def williams_r(df, n=14):
    high_n = df["high"].rolling(n).max()
    low_n = df["low"].rolling(n).min()
    # 经典 %R，区间 -100~0：越接近 0 越超买，越接近 -100 越超卖
    return (high_n - df["close"]) / (high_n - low_n) * -100

df["wr"] = williams_r(df, 14)
print(df[["trade_date", "close", "wr"]].tail(3).to_string(index=False))

WR 参数与含义：

项	取值 / 公式	含义
`n`	回看周期	14（也用 6/10）
Hn / Ln	N 日最高 / 最低	区间上下沿
%R 区间	−100 ~ 0	负值指标
超买线	> −20	收盘接近区间顶部
超卖线	< −80	收盘接近区间底部

第 3 步：判断超买超卖

def wr_state(symbol, count=120, n=14):
    df = af.klines.get(symbol, period="1d", count=count,
                       adjust="forward", to_dataframe=True).sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
    v = float(williams_r(df, n).iloc[-1])
    zone = "超买(>-20)" if v > -20 else ("超卖(<-80)" if v < -80 else "中性")
    return {"wr": round(v, 1), "zone": zone}

print(wr_state("600519.SH"))   # 例如 {'wr': -87.2, 'zone': '超卖(<-80)'}
print(wr_state("000001.SZ"))   # 例如 {'wr': -43.3, 'zone': '中性'}

上例实测：茅台 WR≈−87.2 处于超卖区，平安银行 WR≈−43.3 属中性。

关键坑与注意事项

WR 是负值、方向反直觉：越接近 0（如 −10）越超买、越接近 −100（如 −90）越超卖。别把大小关系搞反。
和 KDJ 的 RSV 本质相同：%R = RSV − 100（符号相反），WR 相当于未平滑、取负的随机指标，因此更灵敏、噪声也更大。
震荡钝化：强趋势里 WR 会长期贴在 −20 上方（超买不跌）或 −80 下方（超卖不涨），别单独用它抄底摸顶。
需要平滑可自行加：经典 WR 不平滑，若嫌太跳可对结果再做小周期移动平均。
复权：一律 adjust="forward"，避免除权跳空污染最高/最低。

常见问题（FAQ）

Q：为什么我算出来是正值 0~100？ A：你少了负号。经典 Williams %R 用 (Hn−C)/(Hn−Ln)×(−100)，区间是 −100~~0；有些平台画成 0~~100（把符号翻过来），只要自己口径一致即可，但要对照时注意方向。

Q：WR 和 KDJ 用哪个？ A：WR 是 KDJ 里 RSV 的变体，更灵敏、更早给信号但噪声更多；KDJ 经过两次平滑更稳。想要早信号用 WR，想要稳一点用 KDJ，或两者互相印证。

Q：WR 超卖能直接买吗？ A：不能。它在下跌趋势会长期超卖。需结合趋势过滤（均线、ADX）与止损，别单指标抄底。

Q：需要付费吗？ A：单只标的的日线在免费额度内即可试算；批量/全市场需 Starter 及以上，详见 AlphaFeed 定价页。

小结

威廉指标 WR 的本质是”收盘价在近 N 日高低区间中的相对位置（取负）“，与 KDJ 的 RSV 同源但更灵敏。写对的关键是负值区间和方向，数据要前复权。AlphaFeed 提供口径一致的复权日线，让你几行算出 WR——但记住它灵敏、会钝化，需配合趋势与止损，别单独当买卖信号。